2)B+树与B树最大的不同是内部结点不保存数据,只用于索引,所有数据(或者说记录)都保存在叶子结点中。 3) m阶B+树表示了内部结点最多有m-1个关键字(或者说内部结点最多有m个子树),阶数m同时限制了叶子结点最多存储m-1个记录。 4)内部结点中的key都按照从小到大的顺序排列,对于内部结点中的一个key,左树...
1、平衡二叉树节点最多有两个子树,而 B 树每个节点可以有多个子树,M 阶 B 树表示该树每个节点最多有 M 个子树 2、平衡二叉树每个节点只有一个数据和两个指向孩子的指针,而 B 树每个中间节点有 k-1 个关键字(可以理解为数据)和 k 个子树( **k 介于阶数 M 和 M/2 之间,M/2 向上取整) 3、B 树...
B∗树是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针,将结点的最低利用率从1/2提高到2/3。 B∗树定义了非叶子结点关键字个数至少为2/3M,即块的最低使用率为2/3(代替B+树的1/2); B+树的分裂:当一个结点满时,分配一个新的结点,并将原结点中1/2的数据复制到新结点,最后在父结...
B-Tree特性(6):m阶B-树的每个节点中的关键码最多m - 1个。 插入完成后,若此时该节点中的关键码个数不超过m - 1,则插入完成,否则该节点发生一次上溢。 此时需要分裂节点来调整B-树的结构。 3上溢与分裂 将发生上溢的节点,以关键码的中位数为界(关键码为升序,即中间的数),将节点分裂为三部分(左、...
具体讲解之前,有一点,再次强调下:B-树,即为B树。因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,其实,这是个非常不好的直译,很容易...
那为了方便讲解,也方便大家理解,我们这里选取B-树的阶数取小一点,给一个3: 即三阶B-树(三叉平衡树),那每个结点最多存储两个关键字,两个关键字可以将区间分割成三个部分,因此节点应该有三个孩子(子树) 那每个结点的结构就应该是这样的 但是呢,为了后续实现起来简单,节点的结构如下: ...
因为对于 m 阶的 B-树来说,在定义中规定所有的非终端结点(终端结点即叶子结点,其关键字个数为 0)中包含关键字的个数的范围是[⌈m/2⌉-1,m-1],所以在插入新的数据元素时,首先向最底层的某个非终端结点中添加,如果该结点中的关键字个数没有超过 m-1,则直接插入成功,否则还需要继续对该结点进行处理...
2. B-Tree特性 2.1 B-Tree 特性 关键字集合分布在整颗树中; 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中; 搜索有可能在非叶子结点结束; 其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找; 自动层次控制; 2.2 B-Tree搜索原理 B-树的搜索,从根结点开始,对结点内的关键字(有序)序列进行二分查找,如果命中则结束...
1.1.1*B-树/B树* 1.1.1.1*索引为什么使用树结构* 要弄明白B+树,先要弄明白B-树,B-树就是B树,中间的横线不是减号 1、数据库索引为什么要使用树结构进行存储? 树的查询效率高,并且可以保持有序 2、为什么没有使用二叉查找树树来实现? 二叉查找树查询的时间复杂度是O(logN),从算法逻辑上来讲,二叉查找树的...
在介绍B+树之前, 先简单的介绍一下B树,这两种数据结构既有相似之处,也有他们的区别,最后,我们也会对比一下这两种数据结构的区别。 1.1 B树概念 B树也称B-树,它是一颗多路平衡查找树。二叉树我想大家都不陌生,其实,B树和后面讲到的B+树也是从最简单的二叉树变换而来的,并没有什么神秘的地方,下面我们来看看B树...